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单图快速重建3D网格的开源模型

Stable Fast 3D是一个开源的3D重建模型,可从单张图像快速生成3D网格。该模型基于TripoSR,改进了网格和纹理生成,并引入UV展开和光照分离技术。它不仅生成高质量3D资产,还保持快速推理速度。模型支持自定义纹理分辨率和重网格化,适用于游戏开发等领域。用户可通过命令行或Gradio应用使用这一工具。

ImageDream - 利用图像提示的多视角扩散方法实现创新3D内容生成
GithubImageDream三维生成人工智能图像提示多视图扩散开源项目
ImageDream是一个从单一2D图像输入生成逼真3D内容的开源项目。它结合图像提示和多视角扩散技术创建高质量3D模型,支持软阴影渲染,并提供简便的配置和安装指南。该项目展示了图像引导3D生成的最新应用,为计算机视觉和图形学研究提供了新的实验平台。
fastsdcpu - CPU优化的Stable Diffusion,提高图像生成效率
Adversarial Diffusion DistillationFastSD CPUGithubLatent Consistency ModelsOpenVINOStable Diffusion开源项目
FastSD CPU 是一种基于 Latent Consistency Models 和 Adversarial Diffusion Distillation 的增强型 Stable Diffusion 版本,专为提升 CPU 上的图像生成速度。它提供桌面 GUI、WebUI 和 CLI 接口,兼容 Windows、Linux、Mac 和 Android 系统,支持 256、512、768、1024 分辨率图像,并集成 OpenVINO 加速功能,显著提高推理速度和内存优化。
gaustudio - 模块化框架推动3D高斯散射技术创新与应用
3D Gaussian Splatting3DGSGauStudioGithub三维重建开源项目计算机视觉
GauStudio作为3D高斯散射(3DGS)领域的模块化框架,整合了全面数据集、网格提取工具和纹理绑定功能。该框架支持多种3DGS方法研究,优化复杂场景处理流程,并为室内外场景重建提供新方案。GauStudio旨在促进3DGS技术在多领域的应用与创新。
zero123 - 零样本单图像到3D对象转换技术
3D重建GithubObjaverseZero-1-to-3单视图开源项目稳定扩散
探索一种创新技术,通过一张图像实现高精度的3D对象重建。研究介绍了如何使用Zero123进行新视角合成和3D重建,解决了文字转图像模型中的视角歧义问题,并展示了其在多种应用中的卓越性能。项目还包括Zero123-XL和Objaverse-XL的最新权重发布,以及详细的使用和训练指南,支持研究者和开发者在现有硬件上进行开发和测试。
objectsdf_plus - 物体组合式神经隐式表面重建技术的进阶版本
3D重建GithubObjectSDF++开源项目深度学习神经隐式表面计算机视觉
ObjectSDF++是物体组合式神经隐式表面重建技术的改进版本。该技术通过引入遮挡感知的不透明度渲染公式和物体区分正则化项,提高了实例掩码监督的利用效率,从而在场景和物体层面实现更精确的表面重建。项目提供了适用于Replica和ScanNet数据集的训练和评估代码,为3D场景理解和重建研究提供了新的工具。
Stability AI - 多模态生成式AI技术的开源先锋
AI工具Stable Diffusion图像生成开源模型生成式AI视频生成
Stability AI专注于开发多模态生成式AI技术,提供开源模型如Stable Diffusion 3(图像生成)、Stable Video Diffusion(视频生成)、Stable Audio 2.0(音频生成)和StableLM(语言处理)。公司致力于通过开放模型和灵活许可,为全球用户提供先进AI解决方案,支持商业和非商业应用,以激发人类创造潜能。
3D AI Studio - 使用人工智能轻松制作定制化3D模型
3D AI Studio3D模型生成AI工具AI建模AI纹理图像转换3D
3D AI Studio是一个工具包,可以将文本或图像转换成高质量的3D模型。它操作简单,提升效率,降低成本,并支持创建纹理。用户也可参与3D AI Studio社区以分享创意。
Awesome-3D-AIGC - 3D生成AI前沿资源与研究综述
3D AIGC3D建模Github开源项目深度学习生成式AI计算机视觉
该项目汇集3D人工智能生成内容(AIGC)领域的最新论文和开源资源,涵盖文本到3D生成、图像到3D生成、3D编辑、人体头像生成等多个研究方向。项目提供开源实现、数据集和教程视频等实用资源,帮助研究者和开发者跟踪3D AIGC技术的最新进展,为相关创新和应用提供参考。
gaussian-splatting - 实时高质量3D场景渲染新方法
3D Gaussian SplattingGithub实时渲染开源项目视图合成计算机图形学辐射场
Gaussian-splatting是一种新型3D场景渲染技术,利用3D高斯分布表示场景并进行优化,实现了实时高质量新视角生成。该方法采用快速可见性感知算法,支持各向异性渲染,在1080p分辨率下可达30+fps。相比传统方法,Gaussian-splatting在视觉质量和渲染速度上均有显著提升,为实时高保真3D场景重建开辟了新途径。
richdreamer - 基于法线-深度扩散模型的高细节文本到3D生成技术
AI生成GithubRichDreamer多视图渲染开源项目文本转3D深度扩散模型
RichDreamer是一种基于法线-深度扩散技术的文本到3D生成模型,能创建细节丰富的3D内容。它结合了多视图法线-深度和反照率扩散模型,生成高质量3D资产。项目开源了代码、预训练模型,并提供在线演示,为3D内容创作提供了实用解决方案。
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